Strategie e misure per uno sviluppo sostenibile dei trasporti urbani

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1 Ministero dei Trasporti DIPARTIMENTO TRASPORTI TERRESTRI, PERSONALE, AFFARI GENERALI E PIANIFICAZIONE GENERALE DEI TRASPORTI Strategie e misure per uno sviluppo sostenibile dei trasporti urbani Risultati fase III: Indicazioni e Raccomandazioni Contratto di ricerca (Ns. Prot. del 20/12/07) con cui il Ministero dei Trasporti ha incaricato il trasporto urbano sostenibile. Ing. Amedeo Fumero Responsabile del procedimento Ministero dei Trasporti Prof. Francesco Filippi Direttore Centro di ricerca per il Trasporto e la Logistica

2 Indice PREMESSA... 1 INTRODUZIONE LA SITUAZIONE DELLE CITTÀ ITALIANE INTRODUZIONE IL TRASPORTO PASSEGGERI La suddivisione in cluster Il livello attuale di sostenibilità Le politiche adottate IL TRASPORTO MERCI L universo degli spostamenti rilevanti La distribuzione al consumatore dei beni in vendita Altri motivi Caratteri quantitativi del fenomeno Le criticità GLI INTERVENTI PER IL TRASPORTO PASSEGGERI RELAZIONI GENERALI FRA VARIABILI DI SOSTENIBILITÀ E VARIABILI DI INTERVENTO LE CITTÀ PICCOLE A BASSA DENSITÀ Analisi di correlazione Analisi di regressione Analisi di benchmark LE CITTÀ PICCOLE AD ALTA DENSITÀ Analisi di correlazione Analisi di regressione Analisi di benchmark LE CITTÀ MEDIE Analisi di correlazione Analisi di regressione Analisi di benchmark LE CITTÀ GRANDI Il campione di riferimento Il livello di sostenibilità Analisi di benchmark LE MISURE DI PRIORITÀ AL TRASPORTO PUBBLICO Misure fisiche e di disciplina del traffico Misure telematiche di controllo ed operative Misure di integrazione modale Atteggiamento delle autorità e misure organizzative i

3 2.7 SINTESI E VALUTAZIONI GLI INTERVENTI PER IL TRASPORTO MERCI APPROCCIO METODOLOGICO OBIETTIVI E CLASSIFICAZIONE DEGLI INTERVENTI LA REGOLAMENTAZIONE DEL TRAFFICO DEI VEICOLI MERCI Lo schema concettuale di riferimento L indagine italiana Conclusioni LA LEGISLAZIONE E GLI STRUMENTI NEL SETTORE DELLA MOBILITÀ - IL PIANO URBANO DELLA MOBILITÀ CONFRONTO TRA ALCUNI PAESI EUROPEI Francia Regno Unito Italia INDICAZIONI E RACCOMANDAZIONI PER UN AGGIORNAMENTO DEL PUM La definizione di una visione e di una strategia di lungo termine sostenibile La scelta dell ambito territoriale e delle Autorità responsabili L integrazione istituzionale, organizzativa e settoriale La partecipazione e cooperazione L equità e l eguaglianza La costruzione di capacità tecniche e specialistiche La definizione delle modalità di accesso ai fondi L equilibrio tra nuove infrastrutture, miglioramento e gestione dell esistente L attuazione del Piano La valutazione del Piano BIBLIOGRAFIA ii

4 Premessa Questo rapporto costituisce il rapporto finale dello studio sulle Strategie e misure per uno sviluppo sostenibile dei trasporti urbani, condotto dal CTL dell Università La Sapienza per il Ministero dei Trasporti, nell ambito della redazione del Piano Generale della Mobilità. Le fasi di lavoro dello studio hanno riguardato: I. Analisi di benchmarking su un campione rappresentativo di città italiane. II. III. Ricerca di tipo desk internazionale sulle strategie e le misure adottate nelle città con i relativi casi di successo. Indicazioni e raccomandazioni per il PGM. In questo rapporto finale sono contenuti i risultati della fase III, al tempo stesso i rapporti contenenti i risultati delle fasi I e II vanno visti come parte integrante dei risultati del lavoro. Il gruppo di lavoro è stato composto da: Prof. Francesco Filippi Dott.ssa Francesca Baraglia Ing. Olga Basile Ing. Ernesto Cipriani Ing. Antonio Comi Ing. Paolo delle Site Ing. Laura di Domenico Dott.ssa Giulia Frassinelli Prof. Stefano Gori Ing. Livia Mannini Prof. Luca Persia Prof.ssa Alessandra Polettini Prof.ssa Alessandra Pomi Ing. Marco Valerio Salucci Ing. Antonino Tripodi Ing. Davide Shingo Usami Responsabile scientifico 1

5 Introduzione Le città rappresentano il cuore della vita ed il motore dell economia europea. La grande maggioranza dei cittadini europei vive nelle aree urbane, e circa l 85% del Prodotto Lordo dell Unione Europea viene generato in esse. Una mobilità urbana sostenibile, che permetta ai cittadini e alle merci di muoversi liberamente e in sicurezza nel rispetto dell ambiente, è cruciale sia per la nostra qualità di vita che per la salute dell economia. La popolazione italiana che vive nei comuni con densità superiore ai 200 ab/kmq raggiunge i 41,8 milioni pari al 73% della popolazione nazionale (PGTL, 2000). Nelle aree urbane e metropolitane si concentra il 70% degli spostamenti di persone di tutto il territorio nazionale. La crescita della popolazione ha investito le periferie, i nuclei urbani e il territorio rurale intorno alle grandi aree urbane (sprawl). La mobilità è di conseguenza cresciuta notevolmente, così come l uso del mezzo individuale, anche per la carenza di politiche coerenti e sistematiche sul lato dell offerta e della domanda. Oggi in Italia l 80% degli spostamenti avviene con mezzo individuale. La congestione si estende su periodi della giornata sempre più lunghi e su aree più vaste; l inquinamento dell aria è in crescita con effetti locali e globali (CO2); le conseguenze degli incidenti stradali restano gravissime; è peggiorata l accessibilità del trasporto pubblico con aggravamento dei fenomeni di esclusione sociale; gli spostamenti a piedi e in bicicletta sono diventati marginali. Complessivamente si è ottenuto un peggioramento della qualità della vita e dell efficienza delle attività economiche. Le grandi aree metropolitane, dove si concentrano i problemi esposti, sono però anche delle grandi opportunità. In una età di mercati globali, di competizione internazionale, e di crescita dell economia della conoscenza, le grandi aree metropolitane offrono vantaggi competitivi al Paese. Questi vantaggi dipendono dalla concentrazione di specializzazioni e di conoscenze, di organizzazioni internazionali, di attività in competizione e integrate, di consumatori sofisticati e con redditi elevati. La vicinanza, le regole comuni, l identità culturale consentono relazioni strette, migliori informazioni, forti incentivi e altri vantaggi in produttività ed innovazione che, anche oggi nell era delle ICT, sono difficili da conseguire a distanza. I trasporti possono essere un fattore non trascurabile dei vantaggi competitivi dell area urbana, ma occorre ridurne le esternalità negative, aumentare la competitività tra gli operatori, e orientare attraverso incentivi e disincentivi l uso appropriato del mezzo individuale. A livello europeo, diversi documenti di politica dei trasporti redatti dalla Commissione Europea hanno riconosciuto l importanza del trasporto urbano e proposto strategie per affrontarne le criticità: Il libro verde The Citizen s Network del 1995 e la successiva comunicazione 2

6 Developing the Citizen s Network del 1998, La comunicazione su Trasporti e CO2 del 1998, Il libro bianco European Transport Policy for 2010: Time to Decide del 2001, e la successiva mid term review del 2006 contenuta nella comunicazione Keep Europe Moving Sustainable Mobility for Our Continent La strategia sull ambiente urbano adottata nel 2005 e delineata nella comunicazione On Thematic Strategy on Urban Environment Il libro verde sul trasporto urbano del Settembre 2007 dal titolo: Verso una nuova cultura della mobilità urbana, in cui si evidenzia il bisogno di rendere le città ed i loro sistemi di trasporto più fluidi, più verdi, più intelligenti, più accessibili e più sicuri.. La Commissione Europea ha, inoltre, finanziato una serie di programmi di ricerca, tuttora in corso, volti al miglioramento della sostenibilità dei sistemi di trasporto urbani. L obiettivo di questo lavoro, condotto nell ambito della redazione del Piano Generale della Mobilità, è di individuare le strategie e le misure per uno sviluppo sostenibile dei trasporti urbani, dalle grandi aree urbane a quelle di medio-piccola dimensione, che migliori la competitività e la crescita dell economia Italiana. Nell ambito dello studio sono state esaminate anche alcune problematiche, con relative good practices, inerenti la raccolta e il trasporto dei rifiuti, che hanno un impatto non trascurabile sulla sostenibilità del sistema di trasporto urbano. Lo studio fornisce elementi utili per il PGM, in particolare sui seguenti aspetti: Gli obiettivi quantitativi per specifici indicatori (ad es. ripartizione modale) per identificare a livello locale le prestazioni del sistema di trasporto e il grado di efficienza ed efficacia, specificatamente la sostenibilità raggiunta. Le linee guida per i governi locali sulle strategie per migliorare le prestazioni e la sostenibilità dei trasporti urbani, e su come integrare un pacchetto di misure, istituzionali (intese come norme e regole), economiche e tecnologiche, per il raggiungimento di tali obiettivi; le linee guida forniranno raccomandazioni anche sulle metodologie di valutazione di tali misure e potranno servire come base, insieme alle Linee Guida del 2005, delle direttive per la redazione, adozione ed attuazione dei PUM. Il sistema di monitoraggio a livello nazionale dello stato dei trasporti urbani, per una verifica periodica del grado di raggiungimento degli obiettivi. Sono state svolte tre attività principali: 1. Analisi di benchmarking. Lo studio comparato della mobilità su un campione rappresentativo di città italiane (circa 50), che ha affiancato analoghe esperienze internazionali, ha consentito di spiegare i diversi percorsi e i motivi del loro successo o insuccesso, di identificare le buone pratiche ( best practice ) e le relative 3

7 problematiche attuative. 2. Ricerca di tipo desk internazionale. I risultati delle ricerche internazionali, sulle strategie e le misure adottate nelle città con i relativi casi di successo, sono state documentate in modo sistematico su molteplici aspetti: le misure che hanno determinato risultati positivi in ordine al raggiungimento degli obiettivi di prestazioni del sistema dei trasporti e della mobilità sostenibile, e la loro valutazione in termini di costi/efficacia e costi/benefici, i fattori che hanno determinato il successo o l insuccesso delle diverse misure, in relazione alle caratteristiche delle aree urbane dove sono state applicate, le condizioni di tipo istituzionale, economico, tecnologico, finanziario, organizzativo e culturale che ostacolano o favoriscono un percorso (path dependency) virtuoso. 3. Indicazioni e raccomandazioni per il PGM. Sulla base delle analisi di benchmarking e della documentazione internazionale raccolta, vengono fornite, in questo rapporto finale, indicazioni e raccomandazioni sulle iniziative da intraprendere a livello del PGM per favorire un processo di graduale miglioramento delle prestazioni e della sostenibilità del sistema dei trasporti urbani italiano. Attenzione particolare è stata dedicata al trasporto delle merci. Il trasporto delle merci svolge, infatti, un ruolo vitale nell economia e nella qualità della vita delle città. L attività di trasporto è essenziale alle attività di produzione e di consumo ed influenza la competitività dei settori della produzione e del commercio. Il trasporto delle merci è inoltre esso stesso attività economica del settore dei servizi che acquista da altri mercati, ad esempio quelli del lavoro e dei carburanti, crea occupazione e produce reddito. Ciò riguarda ovviamente le imprese che effettuano il servizio di trasporto ma si estende alle attività collegate quali quelle che si svolgono nei centri di distribuzione. Allo stesso tempo il traffico merci è causa di danni all ambiente in cui la vita dei cittadini si svolge. Danneggia la superficie stradale, produce inquinamento dell aria e rumore, contribuisce alla congestione delle strade spesso per mancanza di spazi adeguati per la sosta, intimidisce gli utenti della strada più vulnerabili, rappresenta un ostacolo visivo. E in competizione con il trasporto passeggeri per l accesso alle aree centrali della città e per la risorsa spazio, oggi sempre più limitata. Le amministrazioni delle città hanno affrontato il problema con forme diverse di regolazione, in alcuni casi sperimentando misure innovative, con il duplice obiettivo di andare incontro alle esigenze degli operatori coinvolti e realizzare una mobilità sostenibile nell interesse della collettività. E opinione abbastanza condivisa che la conoscenza delle diverse misure e dei loro vantaggi in linea teorica sia sufficientemente diffusa mentre sia ancora in larga misura mancante l informazione sui risultati ottenuti nei casi in cui gli interventi sono stati realizzati. L obiettivo finale di questo studio, per il trasporto merci così come per quello passeggeri, è stato quello di fornire alle città italiane un valido strumento di supporto alla definizione, implementazione e valutazione di politiche di intervento coerenti ed efficaci per il miglioramento della sostenibilità del trasporto urbano. 4

8 1 La situazione delle città italiane 1.1 Introduzione In questo capitolo viene descritta sinteticamente 1 la situazione attuale dei sistemi di trasporto urbano delle principali città italiane. Si è preferito farlo separando i due aspetti del trasporto passeggeri e merci, volendo soprattutto rilevare la specificità e le problematiche legate al trasporto delle merci, che riveste un ruolo importante nell ambito della mobilità urbana. Va rilevato che questa separazione non è sempre fattibile in maniera netta; per esempio, l analisi dei livelli attuali di sostenibilità (inquinanti, incidenti, ecc.), qui riportata nella sezione dedicata al trasporto passeggeri, risente ovviamente anche del contributo del trasporto merci. Tuttavia è sembrato importante delineare in maniera chiara e distinta le problematiche e le indicazioni/raccomandazioni per le due forme di trasporto. Va detto che, sia pur nelle difficoltà più avanti evidenziate, l analisi ed il benchmarking dei sistemi di trasporto passeggeri gode di fonti dati e metodologie più consolidate che nel caso delle merci. Questo grazie all azione di Enti ed Associazioni, come l ISTAT, l ACI, l ASSTRA, l AIPARK, che raccolgono informazioni quantitative sui diversi aspetti della mobilità urbana, e grazie anche all azione di stimolo svolta dalla Commissione Europea che, nell ultimo decennio, ha lanciato una serie di iniziative volte ad instaurare dei processi continui di monitoraggio e benchmarking dei sistemi di trasporto urbani. Nel settore delle merci esistono sì fonti dati a livello nazionale e locale, ma la tipologia dei dati e una certa ritrosia degli operatori alla condivisione delle informazioni rendono più difficile l analisi. Inoltre, anche a livello metodologico, le procedure di analisi sono meno consolidate a livello europeo di quanto non lo siano per il trasporto passeggeri. In entrambi i casi, comunque, esiste un problema non indifferente di affidabilità dei dati disponibili, che spesso mina la veridicità dei risultati delle analisi. Le fonti di incertezza possono essere molteplici: fattori oggettivi legati all influenza di elementi esterni (un esempio importante è costituito dal livello di inquinanti nell aria: le concentrazioni misurate non possono essere messe in relazione diretta con le emissioni veicolari, in quanto pesano altri fattori, come le caratteristiche orografiche della città, le condizioni meteorologiche, la presenza di altre fonti inquinanti); 1 Maggiori dettagli sono riportati nella Relazione Intermedia 5

9 metodi di indagine (sempre con riferimento alle concentrazioni di inquinanti, la localizzazione delle centraline di monitoraggio in diverse aree della città può avere influenza sui risultati); classificazione delle informazioni (un esempio è costituito dalla classificazione delle aree urbane in aree centrali, semiperiferiche e periferiche, cui vengono riferiti alcuni dati, come quelli sui parcheggi. Tale classificazione è spesso interpretata diversamente in diverse città); dati per i quali non esiste una procedura di indagine (è questo il caso dei dati sugli investimenti per la rete stradale, normalmente disponibili per le altre città europee, ma praticamente impossibili da avere per le città italiane); dati affetti da errori di comunicazione (è il caso tipico dei dati sugli incidenti stradali, per i quali è noto, dal confronto con le statistiche sanitarie, che i valori riportati dall ISTAT sono sottostimati, in quanto una parte consistente dei dati non viene trasmessa all ISTAT stessa). Di queste considerazioni si è tenuto conto nell analisi di benchmark (paragrafi ), in cui, come indicatore di sostenibilità, si è dato maggior credito all uso del trasporto pubblico, piuttosto che ai dati di inquinamento o incidentalità. Dalle valutazioni sulla disponibilità ed affidabilità dei dati scaturisce una prima raccomandazione importante, riguardante proprio la necessità di istituire in Italia un processo organico e sistematico di monitoraggio e benchmarking dei sistemi di trasporto urbano. Questo richiede, ovviamente, la definizione di una metodologia, che sia comune a tutti i soggetti interessati, e lo stanziamento di adeguate risorse. Il processo dovrebbe essere definito a partire dalle consolidate esperienze europee, fra cui il Mobility in Cities Database dell UITP rappresenta senz altro un esempio di best practice da prendere come riferimento. 1.2 Il trasporto passeggeri Le analisi riportate in questa sezione e nel successivo Capitolo 2 fanno riferimento alle città italiane con più di abitanti, con, in aggiunta, i capoluoghi di regione al di sotto di tale soglia, per un totale di circa 50 città 2. Sono, del resto, le città di queste dimensioni quelle che soffrono dei maggiori problemi di sostenibilità del sistema di trasporto. In alcune parti del lavoro, tuttavia, (vedi anche Relazione Preliminare e Intermedia) sono state condotte analisi su campioni diversi, sulla base delle informazioni disponibili. Per le informazioni ricavabili dall ISTAT, ad esempio, si è potuto fare riferimento a tutte le città capoluogo di provincia (oltre 100), mentre per quelle ricavabili dall indagine alle aziende di trasporto pubblico, si è potuto far riferimento ad un campione di 29 città. 2 Ancona, Aosta, Bari, Bergamo, Bologna, Bolzano, Brescia, Cagliari, Campobasso, Catania, Catanzaro, Ferrara, Firenze, Foggia, Forlì, Genova, L'Aquila, Latina, Livorno, Messina, Milano, Modena, Monza, Napoli, Novara, Padova, Palermo, Parma, Perugia, Pescara, Piacenza, Potenza, Prato, Ravenna, Reggio Calabria, Reggio Emilia, Rimini, Roma, Salerno, Sassari, Siracusa, Taranto, Terni, Torino, Trento, Trieste, Venezia, Verona, Vicenza 6

10 Accanto all analisi delle città italiane, è stata condotta una analoga analisi su un campione significativo di città europee. L analisi delle città europee si è basata sull applicazione di alcune delle metodologie di indagine statistica utilizzate per le città italiane, in maniera tale da avere una confrontabilità dei risultati. Il campione di città europee è costituito da città mediamente più grandi delle città italiane analizzate.- esse costituiscono, quindi, un riferimento soprattutto per le città italiane di grandi dimensioni, per le quali il numero ridotto consente analisi statisticamente meno significative in ambito nazionale. È utile rilevare che le variabili prese in considerazione sono il risultato di un processo di selezione che ha portato, attraverso opportune metodologie di analisi statistica (vedi Relazione Intermedia), a identificare, dal campione iniziale di circa 200 variabili, quelle più significative ai fini dello studio. Le variabili sono state raggruppate in tre categorie: Variabili di stato, descrittive delle caratteristiche dei contesti urbani, utili per raggruppare città fra loro simili. Variabili di sostenibilità, utili per valutare il livello attuale di sostenibilità del sistema di trasporto. Variabili di progetto (o di intervento), utili per descrivere le misure/politiche messe in atto dalle diverse città, cercandone i legami con i livelli di sostenibilità raggiunti La suddivisione in cluster Le caratteristiche di un sistema di trasporto urbano dipendono in maniera significativa dalle caratteristiche della città. Sono molteplici e di vario genere i fattori che possono avere influenza sul sistema di trasporto: dimensione, densità abitativa, orografia, clima, origini storiche, reddito, cultura, ecc. La conoscenza di questi fattori è molto importante sia per capire il perché di certe prestazioni di un sistema di trasporto urbano, sia per valutare la trasferibilità delle best practice da una città all altra. La domanda che ci si pone è: un intervento che ha avuto successo in una città, in che misura avrà successo in un altra città? La risposta a questo tipo di domanda non è semplice. Vari metodi sono stati proposti in letteratura, ma nessuno finora è riuscito a elaborare delle relazioni quantitative affidabili, che permettano di dare una risposta ragionevolmente certa alla domanda. I fattori in gioco sono tali che i metodi proposti devono basarsi necessariamente su considerazioni di carattere logico/qualitativo. Un metodo per semplificare e rendere affidabile sia il confronto fra i sistemi di trasporto di varie città che le previsioni di trasferibilità dei risultati degli interventi e delle politiche è quello di far riferimento a gruppi di città con caratteristiche simili fra loro, evitando, quindi, difficili confronti, ad es., fra metropoli e città di dimensioni mediopiccole. Confrontare Roma con una città come Viterbo, sebbene si tratti di città 7

11 entrambe con origini storiche e vicine geograficamente, non ha molto senso. Nella realtà, data la numerosità delle città italiane prese in considerazione e data la difficoltà di misurazione per alcuni dei fattori urbani sopra citati, non è stato possibile segmentare il campione rispetto a tutti i fattori. È stata quindi condotta una cluster analysis con l obiettivo di raggruppare le città in gruppi con caratteristiche di omogeneità e, al tempo stesso, di sufficiente numerosità. L analisi di clusterizzazione effettuata si basa su due metodi: il metodo gerarchico e quello delle k-medie. Entrambi i metodi cercano di individuare dei gruppi omogenei, minimizzando la variabilità intragruppo. La differenza principale tra i due metodi risiede nel fatto che nel primo il numero di cluster finali non è prefissato, dal momento che procede per tentativi di aggregazioni successive degli elementi; invece, il secondo necessita dell introduzione a priori del numero di cluster che si vuole ottenere. L applicazione di entrambi ha indicato che il metodo gerarchico fornisce risultati migliori in termini di omogeneità dei gruppi. Sono state effettuate diverse prove di clusterizzazione rispetto alle variabili di stato, prendendole sia singolarmente, sia in gruppi di due o tre. È stata scelta la clusterizzazione gerarchica effettuata sulle variabili Popolazione [N ab.] e Densità abitativa [N ab./kmq]. L esame dell albero che fornisce i vari livelli di aggregazione (dendrogramma), ottenuti dall analisi gerarchica dei cluster, mostra che il miglior raggruppamento, in termini di numerosità dei gruppi e omogeneità degli stessi, è quello che divide il campione in 5 cluster, di cui l ultimo contiene solo la città di Roma (vedi Tabella 1-1). Adottando lo stesso numero di cluster (5) nel metodo delle k-medie, con le stesse variabili di stato rispetto alle quali aggregare, si è ottenuto un risultato meno soddisfacente, con 42 città incluse in uno stesso cluster dei 5 disponibili. Si precisa che la città di Roma, che costituisce un cluster a parte, nelle analisi successive è stata aggregata al IV cluster. Tabella 1-1 Comuni divisi in cluster sulla base della Popolazione[N ab.] e Densità [N ab./kmq] I cluster II cluster III cluster IV cluster V cluster Ancona Aosta Bari Milano Roma Campobasso Bolzano Bergamo Napoli Catanzaro Cagliari Bologna Torino Ferrara Catania Brescia Foggia Livorno Firenze Forlì Messina Genova L'Aquila Prato Monza Latina Verona Padova 8

12 Modena Vicenza Palermo Novara Pescara Parma Salerno Perugia Trieste Piacenza Potenza Ravenna Reggio Calabria Reggio Emilia Rimini Sassari Siracusa Taranto Terni Trento Venezia I valori medi di popolazione e densità abitativa nei quattro cluster sono mostrati in Figura 1-1. Figura 1-1 Valori medi di Popolazione (in centinaia di unità) e Densità abitativa nei diversi cluster In Tabella 1-2 sono riportate le statistiche descrittive per i diversi cluster ottenuti dall analisi gerarchica effettuata su popolazione e densità. Tabella 1-2 Statistiche descrittive delle variabili Popolazione e Densità abitativa nei diversi cluster. Popolazione [N ab.] Densità [N ab./kmq] I cluster (24 città piccole-bassa densità) Media

13 Valore minimo Valore massimo Deviazione standard Coefficiente variazione 0,37 0,44 II cluster (9 città piccole-alta densità) Media Valore minimo Valore massimo Deviazione standard Coefficiente variazione 0,51 0,17 III cluster (12 città medie) Media Valore minimo Valore massimo Deviazione standard Coefficiente variazione 0,67 0,23 IV cluster (4 città grandi) Media Valore minimo Valore massimo Deviazione standard Coefficiente variazione V cluster 0,19 (0,54 con RM) 0,14 (0,47 con RM) Media Il primo cluster è costituito da città con circa ab. di media e 600 ab./kmq, quindi città piccole a bassa densità abitativa. Nel secondo cluster la media della popolazione aumenta a ab., ma si osserva che il valore minimo per tale variabile, in questo cluster, è minore del valore minimo che essa assume nel primo cluster; quindi le città del secondo cluster differiscono da quelle del primo principalmente per la densità abitativa maggiore: mediamente si hanno 1600 ab./kmq; si parla quindi di città piccole ad alta densità abitativa. Il terzo cluster è costituito dalle città medie, la cui popolazione è pari a circa ab. e la densità è di poco inferiore ai 3000 ab./kmq in media. Il quarto cluster è costituito dalle tre grandi città italiane Milano, Torino e Napoli caratterizzate da, mediamente, circa un milione di abitanti e densità elevate (7400 ab./kmq), mentre Roma, che costituisce l ultimo cluster, ha una popolazione doppia rispetto alla precedente ma con una minore densità abitativa (circa 2000 ab./kmq). Si osserva che all interno dei diversi cluster la variabilità delle grandezze utilizzate per la clusterizzazione è piuttosto ridotta, come indica il coefficiente di variazione delle due variabili, con la sola eccezione della popolazione del secondo e del terzo cluster. 10

14 Includendo la città di Roma nel quarto cluster, ovviamente la variabilità della popolazione aumenta come quella della densità. Infine, in questo e nei seguenti paragrafi l analisi della situazione attuale è stata condotta in maniera aggregata, facendo riferimento ai valori medi di cluster. Indicazioni sui valori assunti dalle diverse variabili nelle singole città possono essere trovate nelle Relazioni Preliminare ed Intermedia Il livello attuale di sostenibilità Come detto nel paragrafo 1.1, le valutazioni sul livello attuale di sostenibilità si sono basate sui dati disponibili in termini di inquinamento atmosferico, incidentalità, ripartizione modale, tasso veicolare. Quest ultima variabile potrebbe essere considerata più una variabile di stato che di sostenibilità, ma per la sua importanza nelle scelte di mobilità viene considerata, nella letteratura internazionale, come variabile di sostenibilità. Nel confronto tra alcune delle variabili di sostenibilità e di stato, nei diversi cluster, si osserva che nel passaggio dal I al IV -V cluster: Aumenta la Media delle emissioni del NOx e del PM10, ad eccezione del II cluster che risulta avere media di tale variabile minore del I. Aumentano le Giornate di superamento del PM10, ad eccezione del III cluster che risulta avere una media di tali giorni minore del I e del II. Figura 1-2 Valori medi delle variabili ambientali nei diversi cluster Aumenta il Tasso di incidentalità, ad eccezione del II cluster in cui la media di tale variabile risulta inferiore alla media del I cluster. 11

15 Figura 1-3 Valori medi del tasso di incidentalità nei diversi cluster Aumenta la Domanda di trasporto pubblico [N utenti-anno/ N ab.]. Figura 1-4 Valori medi del numero di utenti del trasporto pubblico/abitanti nei diversi cluster Aumenta la Quota di spostamenti intracomunali con trasporto pubblico [N spost. intracomunali tr.pubbl. / N tot spost. intrac. (%)]. Diminuisce la Quota di spostamenti intracomunali in auto privata [N spost. intracomunali tr.priv. / N tot spost. intrac. (%)] Aumenta il Totale delle attrazioni [N spost. intercomunali / ab. (%)], ad eccezione del IV - V cluster in cui la percentuale degli spostamenti intercomunali diminuisce rispetto al II e 12

16 III. Aumenta la Quota di attrazioni con trasporto pubblico [N spost. intercomunali tr.pubbl. / N tot spost. interc. (%)] Diminuisce la Quota di attrazioni in auto privata [N spost. intercomunali tr.priv. / N tot spost. interc. (%)]. Il Tasso di motorizzazione è maggiore nel II cluster dove però è caratterizzato da un alta variabilità, è minore nel III cluster ed assume lo stesso valore nel I e nel IV -V cluster; si osserva che, con l esclusione della città di Aosta, la media nel II cluster del tasso di motorizzazione diventa inferiore al I ed al IV-V cluster, ed il coefficiente di variazione diventa pari a 0,08. Per comprendere meglio quanto analizzato finora, si riportano di seguito le tabelle con le statistiche delle variabili su citate, ripartite per cluster. Tabella 1-3 Media e variabilità di alcuni indicatori di sostenibilità (inquinamento, incidentalità e uso TP) nei diversi cluster Media PM10 [μg/mc] Media NOx [μg/mc] Giornate superamento limiti PM10 Tasso incidentalità [(N incidenti /N ab.) 1000] Domanda TP [N utentianno/n ab] I Cluster città piccole - bassa densità Media 43,83 55,91 51,22 6,25 89,89 Deviazione standard 11,66 18,39 49,22 3,27 123,22 Coefficiente di variazione 0,27 0,33 0,96 0,52 1,37 II Cluster città piccole - alta densità Media 41,29 50,75 62,67 5,08 95,15 Deviazione standard 10,77 17,47 56,76 2,52 60,91 Coefficiente di variazione 0,26 0,34 0,91 0,50 0,64 III Cluster città medie Media 46,27 71,71 46,08 6,73 179,73 Deviazione standard 8,22 23,58 54,50 3,10 94,06 Coefficiente di variazione 0,18 0,33 1,18 0,46 0,52 IV Cluster città grandi Media 51,60 82,55 117,00 7,29 401,14 Deviazione standard 16,78 18,36 62,70 3,90 198,55 13

17 Coefficiente di variazione 0,33 0,22 0,54 0,53 0,49 Tabella 1-4 Media e variabilità di alcuni indicatori di sostenibilità (mobilità urbana e tasso di motorizzazione) nei diversi cluster Quota spostamenti intracom.- Trasporto pubblico (%) Quota spostamenti intracom.- Auto privata (%) Quota Quota di spostamenti spostamenti intracom.- intracom.- Motociclo Bicicletta (%) (%) I Cluster città piccole - bassa densità Quota di spostamenti intracom.- Pedonali (%) Tasso di Motorizzazione [(N autov./n ab.)1000] Media 5,81 69,30 5,03 6,34 12,71 619,87 Deviazione standard 4,89 11,49 3,27 7,03 4,78 59,69 Coefficiente di variazione 0,84 0,17 0,65 1,11 0,38 0,10 II Cluster città piccole - alta densità Media 6,18 59,20 11,32 7,42 15,63 751,21* Deviazione standard 2,20 13,00 7,34 8,76 6,52 455,76 Coefficiente di variazione 0,36 0,22 0,65 1,18 0,42 0,61* III Cluster città medie Media 12,86 51,97 14,34 4,16 16,50 566,70 Deviazione standard 7,29 11,99 7,62 4,29 4,95 45,35 Coefficiente di variazione 0,57 0,23 0,53 1,03 0,30 0,08 IV Cluster città grandi Media 26,73 47,75 8,10 1,49 15,60 619,36 Deviazione standard 5,81 9,27 4,74 1,62 5,14 80,49 Coefficiente di variazione 0,22 0,19 0,59 1,09 0,33 0,13 * con l esclusione della città di Aosta la media nel II cluster del tasso di motorizzazione scende a 600 veicoli per 1000 abitanti ed il rispettivo coefficiente di variazione diventa pari a 0,08. 14

18 Tabella 1-5 cluster Media e variabilità di alcuni indicatori di sostenibilità (mobilità pendolare) nei diversi Quota di attrazioni - TP (%) Quota di attrazioni - Auto privata (%) Quota di attrazioni - Motocicletta, ciclomotore, scooter (%) Quota di attrazioni - Bicicletta (%) Quota di attrazioni - pedonali (%) Totale attrazioni [N spost. intercomuna li / ab.] I Cluster città piccole - bassa densità Media 14,01 83,99 1,12 0,20 0,14 8,60 Deviazione standard 8,32 8,78 1,07 0,24 0,09 3,20 Coefficiente di variazione 0,59 0,10 0,95 1,17 0,66 0,37 II Cluster città piccole - alta densità Media 13,31 81,59 4,11 0,41 0,18 12,22 Deviazione standard 10,92 10,66 1,99 0,44 0,09 7,89 Coefficiente di variazione 0,82 0,13 0,48 1,07 0,48 0,65 III Cluster città medie Media 17,12 74,95 7,00 0,42 0,19 12,56 Deviazione standard 7,58 10,01 5,04 0,44 0,10 7,99 Coefficiente di variazione 0,44 0,13 0,72 1,05 0,54 0,64 IV Cluster città grandi Media 27,34 68,03 3,60 0,21 0,30 11,02 Deviazione standard 6,67 7,90 1,53 0,18 0,19 5,69 Coefficiente di variazione 0,24 0,12 0,43 0,83 0,62 0,52 Dunque, con l aumentare delle dimensioni delle città aumenta la Quota modale di spostamenti sul trasporto pubblico e diminuisce la Quota di trasporto privato. Per quanto riguarda la mobilità su motociclo, si osserva che questa cresce al crescere di popolazione e densità, tranne che nel caso del IV -V cluster, probabilmente perché aumentano con le dimensioni anche le distanze da percorrere. La percentuale di spostamenti intracomunali in bicicletta cresce nel passaggio da città piccole a bassa densità a quelle ad alta densità, per poi decrescere con l aumentare delle dimensioni delle città: tale quota risulta, infatti, minore nelle medie e grandi città rispetto alle piccole. Per quanto riguarda la mobilità pedonale intracomunale, essa aumenta con l aumentare delle dimensioni delle città, ma si osserva che nelle grandi città diminuisce rispetto alle 15

19 città del III cluster, tornando a valori pari a quelli delle città piccole ad alta densità. Le emissioni di PM10 (polveri sottili con effetti alle vie respiratorie, originate da residui di combustione, dall usura dei pneumatici e dall impianto di frenatura dei veicoli), di biossido di azoto (gas tossico, irritante per le mucose e prodotto dalla combustione) e di ozono (gas irritante per le vie respiratorie e per gli occhi, prodotto per reazioni fotochimiche degli ossidi di azoto) si trovano in concentrazioni elevate nelle aree più urbanizzate, dove è più significativo il contributo dei sistemi di trasporto su gomma; fa eccezione il II cluster che ha media di tali inquinanti minore del I cluster Le politiche adottate È stata condotta un analisi delle variabili di progetto nei diversi cluster di città. Sono state prese in considerazione diverse categorie di variabili: Offerta di TP Priorità al TP Offerta sosta Tariffazione sosta Dotazione infrastrutture stradali Allocazione dello spazio stradale (ZTL, aree pedonali, piste ciclabili) Dalla Figura 1-5 e dalla Tabella 1-6 si vede che, in termini di offerta di TP, c è un chiaro comportamento di diminuzione della densità della rete all aumentare della dimensione e della densità residenziale delle città, ovvero passando dal I al IV Cluster. 16

20 Figura 1-5 diversi cluster Valori medi dell offerta di trasporto pubblico e della densità di corsie riservate nei D altro canto, invece, c è un comportamento opposto per quanto riguarda la produzione di servizio in termini di vetture-km, che aumenta sensibilmente al crescere di dimensione e densità. I due fattori combinati fanno sì che le frequenze del servizio siano fortemente crescenti al crescere di dimensione e densità residenziale.per entrambe le variabili, inoltre, si nota una generale tendenza di diminuzione del coefficiente di variazione all aumentare di dimensione e densità. Si ha cioè, un comportamento più omogeneo nelle città più grandi. Per quanto riguarda le misure fisiche di priorità al TP, espresse in termini di densità di corsie preferenziali rispetto alla superficie comunale e rispetto alla lunghezza totale della rete di TP, si nota un generale e significativo aumento all aumentare di dimensione e densità residenziale. Anche qui si ha un comportamento più omogeneo nelle città più grandi. Figura 1-6 Valori medi dell offerta di parcheggi di interscambio nei diversi cluster Per quanto riguarda la dotazione di parcheggi di interscambio, c è una chiara e significativa diminuzione all aumento di dimensione e densità, registrandosi, anche in questo caso, una riduzione della variabilità delle grandezze misurate. Tabella 1-6 Media e variabilità di alcuni indicatori di progetto (offerta TP, priorità al TP, offerta sosta) nei diversi cluster Densità tot. Rete TP di sup. (Km/kmq) Vett-Km TP/ab. Densità corsie Corsie preferenziali preferenziali (km/kmq) /rete TP di sup. (%) N. posti auto nei parcheggi di interscambio per 1000 ab 17

21 I Cluster città piccole - bassa densità Media 21,05 31,37 0,13 1,84 15,23 Deviazione 26,80 13,69 0,11 2,19 16,85 standard Coefficiente di variazione 1,22 0,44 0,75 1,13 1,11 II Cluster città piccole - alta densità Media 16,35 36,30 0,31 3,49 10,39 Deviazione 14,62 19,74 0,23 3,29 10,57 standard Coefficiente di variazione 0,89 0,54 0,75 0,94 1,02 III Cluster città medie Media 18,39 48,42 0,43 2,65 5,63 Deviazione 11,26 11,65 0,40 2,25 4,71 standard Coefficiente di variazione 0,61 0,24 0,93 0,85 0,84 IV Cluster città grandi Media 8,64 55,84 0,76 9,22 5,63 Deviazione 3,95 20,29 0,42 4,58 5,28 standard Coefficiente di variazione 0,46 0,36 0,55 0,50 0,94 In termini di offerta di sosta, dalla Figura 1-7 e dalla Tabella 1-7 si vede che non c è un chiaro trend di variazione sia in termini di posti su strada che di posti in parcheggi in sede propria al variare di dimensione e densità delle città. I dati sono oscillanti, con variazioni abbastanza contenute, a parte i posti in parcheggi in sede propria per le grandi città, significativamente minori rispetto agli altri gruppi di città. Anche in termini di omogeneità dei dati non si riscontra un trend chiaro di variazione. 18

22 Figura 1-7 Valori medi dell offerta di sosta su strada ed in sede propria nei diversi cluster Per quanto riguarda, invece, la dotazione di posti auto su strada a pagamento, c è un chiaro trend di crescita sia del valore medio che del livello di omogeneità all aumentare di dimensione e densità delle città. Disaggregando quest ultimo dato fra posti a pagamento in aree centrali e non-centrali, si vede un comportamento opposto nei due casi: mentre nelle aree centrali la dotazione di posti auto a pagamento decresce all aumentare di dimensione e densità, il contrario avviene per le aree non-centrali. Per quanto riguarda il livello di tariffazione, dalla Tabella 1-8 si nota, innanzitutto, che il rapporto fra posti auto tariffati e regolamentati/riservati mostra un forte gradino di crescita passando dai primi due ai secondi due cluster. Lo stesso gradino si ha anche in termini di tariffa media su strada, mentre in termini di tariffa media nei parcheggi in sede propria si ha un andamento crescente con continuità all aumentare della dimensione e della densità delle città. 19

23 Tabella 1-7 Media e variabilità di alcuni indicatori di progetto (offerta sosta) nei diversi cluster Totale posti auto su strada per 1000 abitanti Totale posti auto in parcheggi in sede propria per 1000 abitanti Totale posti auto su strada a pagamento per 1000 abitanti I Cluster città piccole - bassa densità Totale posti auto a pagamento in Centro/1000 ab Totale posti auto a pagamento non- Centro/1000 ab Media 42,40 23,50 23,91 20,12 4,05 Deviazione standard 28,07 12,50 18,85 19,58 8,86 Coefficiente di variazione 0,66 0,53 0,79 0,97 2,19 II Cluster città piccole - alta densità Media 51,14 27,49 27,77 19,85 7,94 Deviazione standard 42,35 31,29 15,51 11,79 9,37 Coefficiente di variazione 0,83 1,14 0,56 0,59 1,18 III Cluster città medie Media 47,90 24,34 32,80 22,97 12,13 Deviazione standard 45,43 15,70 21,91 12,68 16,73 Coefficiente di variazione 0,95 0,65 0,67 0,55 1,38 IV Cluster città grandi Media 51,63 11,43 34,37 7,37 29,65 Deviazione standard 23,11 8,72 17,37 7,50 15,94 Coefficiente di variazione 0,45 0,76 0,51 1,02 0,54 20

24 Figura 1-8 Valori medi della tariffazione della sosta nei diversi cluster Per quanto riguarda, infine, il costo annuale della sosta per i residenti, si tratta di una misura presente solo in alcune città, ed è pertanto difficle esprimere dei giudizi statisticamente fondati. In tutte le variabili esaminate non ci sono chiari di trend di variazione, al crescere di dimensione e densità, in termini di variabilità del fenomeno. Tabella 1-8 Media e variabilità di alcuni indicatori di progetto (tariffazione) nei diversi cluster Rapporto posti auto a pagamento / posti regolamentatiriservati Tariffa media strisce blu Tariffa media parcheggi in sede propria Costo annuale minimo permesso sosta su strada per residenti I Cluster città piccole - bassa densità Media 4,18 0,83 0,82 50,15 Deviazione standard 8,78 0,20 0,27 48,92 Coefficiente di variazione 2,10 0,24 0,32 0,98 II Cluster città piccole - alta densità Media 3,12 0,89 0,93 0,00 Deviazione standard 2,00 0,16 0,54 0,00 Coefficiente di variazione 0,64 0,18 0,58 0,00 21

25 III Cluster città medie Media 23,67 1,10 1,33 15,20 Deviazione standard 30,66 0,25 0,37 20,50 Coefficiente di variazione 1,30 0,22 0,27 1,35 IV Cluster città grandi Media 12,10 1,10 2,25 4,50 Deviazione standard 9,80 0,30 0,70 5,30 Coefficiente di variazione 0,81 0,25 0,52 1,17 Dalla Figura 1-9 e dalla Tabella 1-9 si vede che la dotazione di infrastrutture stradali mostra una densità generalmente decrescente all aumentare della dimensione e della densità residenziale. Figura 1-9 Valori medi della densità di strade comunali nei diversi cluster Un comportamento opposto è invece mostrato dalla densità di aree destinate a Zona a Traffico Limitato. La densità di ZTL è infatti generalmente crescente passando dal Cluster I al IV. 22

26 Figura 1-10 Valori medi della densità di ZTL, aree pedonali e piste ciclabili nei diversi cluster La densità di aree pedonali mostra un comportamento abbastanza stabile, mentre la densità di piste ciclabili mostra un chiaro trend di crescita con l aumento della dimensione e della densità. Tabella 1-9 Media e variabilità di alcuni indicatori di progetto (dotazione infrastrutture stradali, allocazione spazio stradale) nei diversi cluster Densità strade comunali (km/km 2 ) Densità ZTL (km 2 /100 km 2 ) Densità Aree Pedonali (m 2 / ab.) Densità Piste Ciclabili (km/ km 2 ) I Cluster città piccole - bassa densità Media 36,44 0,45 0,21 0,15 Deviazione standard 24,13 0,57 0,33 0,18 Coefficiente di variazione 0,66 1,25 1,54 1,20 II Cluster città piccole - alta densità Media 21,17 0,69 0,13 0,24 Deviazione standard 9,67 0,66 0,09 0,26 Coefficiente di variazione 0,46 0,95 0,65 1,09 III Cluster città medie Media 28,27 1,53 0,27 0,28 Deviazione standard 19,68 1,20 0,27 0,35 23

27 Coefficiente di variazione 0,70 0,78 1,01 1,25 IV Cluster città grandi Media 18,72 1,41 0,24 0,40 Deviazione standard 7,72 1,34 0,08 0,38 Coefficiente di variazione 0,41 0,95 0,34 0,94 In sintesi, con riferimento ai comportamenti più chiaramente evidenziati, si può dire che, al crescere della dimensione e della densità delle città, si ha: Una diminuzione della densità della rete di TP, accompagnata da un aumento della produzione di servizio in termini vetture-km, e quindi della intensità del servizio. Un aumento della dotazione di corsie preferenziali. Una diminuzione dell offerta di sosta in parcheggi di interscambio. Un aumento complessivo dell offerta di posti auto su strada a pagamento, risultato della diminuzione dei posti auto a pagamento nelle aree centrali e del contemporaneo aumento (effetto prevalente) dei posti auto a pagamento in aree non-centrali. Un aumento della tariffa media sia su strada che in parcheggi in sede propria. Una diminuzione della dotazione di infrastrutture stradali. Un aumento delle aree destinate a ZTL e della densità di piste ciclabili. 1.3 Il trasporto merci L universo degli spostamenti rilevanti La prima preoccupazione di ogni analisi sul fenomeno della mobilità delle merci dovrebbe essere quella di identificare l universo degli spostamenti rilevanti. Un primo criterio per tale identificazione fa riferimento al tipo di veicolo. Lo spostamento sarà identificato come merci indipendentemente dal motivo dello spostamento ma solo sulla base della classificazione del veicolo. Il Codice della Strada, seguendo in questo le normative europee, distingue i veicoli a motore a 4 e più ruote in veicoli destinati al trasporto di merci (categoria N) e veicoli destinati al trasporto di persone (categoria M). Alternativamente si può usare il criterio (suggerito in D Este, 2000) di considerare come merci gli spostamenti che hanno per motivo principale lo spostamento di beni. Se si sceglie questo criterio si comprenderebbero tra gli spostamenti merci gli spostamenti delle persone per motivo acquisti (si tratta di spostamenti effettuati da veicoli passeggeri) mentre sarebbero esclusi gli spostamenti che, pur essendo effettuati da 24

28 veicoli merci, hanno come motivo principale lo svolgimento di servizi distinti dal trasporto, come nel caso dei mezzi di soccorso. Non è immediata l attribuzione in base a questo secondo criterio dei veicoli che trasportano materiali ed attrezzature al seguito di squadre di lavoro ed artigiani. Posto di avere definito l universo degli spostamenti rilevanti secondo il primo criterio, questi si possono classificare in base al motivo. L universo degli spostamenti può essere visto come l unione di 2 macroinsiemi. Il primo è quello degli spostamenti per la distribuzione dei beni che vengono venduti e si muovono dal produttore al consumatore, il secondo è quello degli spostamenti per altri motivi La distribuzione al consumatore dei beni in vendita La distribuzione dei beni per la vendita rappresenta tradizionalmente il segmento di mobilità merci più studiato. Possono essere distinti due livelli di analisi. Il primo livello fa riferimento alla configurazione della filiera in termini di attori coinvolti e di rapporti contrattuali tra essi. Il secondo livello fa riferimento ai flussi fisici dei beni La configurazione della filiera Il primo livello di analisi guarda agli attori e ai rapporti contrattuali tra di essi. Esistono vari attori rilevanti per la distribuzione urbana. I consumatori sono sia le famiglie sia le attività (di produzione di beni e di servizi, quest ultime consumano ad es. materiale di cancelleria). Ci sono poi i produttori e rivenditori, questi ultimi da distinguere in grossisti e al dettaglio. La categoria dei rivenditori al dettaglio comprende quella degli ambulanti. L attività di trasporto può essere in conto proprio e in conto terzi. In questo secondo caso i trasportatori sono attori distinti dai produttori/rivenditori/consumatori. Le attività logistiche possono essere terziarizzate ad operatori specializzati che possono assumere la responsabilità anche del trasporto. Uno di questi operatori è il distributore che riceve la merce a carichi completi via strada, mare o ferrovia e la distribuisce via strada su almeno parte del territorio nazionale. L operatore logistico può affidare l attività di trasporto ad operatori specializzati (vettori) che operano in conto terzi. Quando si adotta il punto di vista della configurazione della filiera si guarda al fenomeno in particolare sotto il profilo delle transazioni commerciali. Una semplice schematizzazione si limita a considerare produttore/commerciante/consumatore e distingue 4 configurazioni: dal produttore al grossista, dal grossista al dettagliante, dal dettagliante al consumatore, dal produttore al dettagliante, dal dettagliante al consumatore, dal produttore al grossista, dal grossista al consumatore, 25

29 dal produttore al consumatore. Una forma particolare di transazione è quella che prende il nome di tentata vendita. L autista del mezzo si reca al negozio, chiede al commerciante cosa gli serve, lo preleva dal mezzo e lo consegna. Tradizionalmente una rete di tentata vendita è specifica di un solo produttore ma esistono casi di tentata vendita per conto terzi. I punti di consegna sono in larga misura i negozi di alimentari ed il settore horeca (hotel, restaurants, catering), i veicoli utilizzati sono motrici refrigerate sotto le 3,5 t. Questa forma di vendita è diffusa per prodotti che hanno durata breve (latticini) o che vanno conservati a bassa temperatura (gelati e surgelati) (Boscacci e Maggi, 2004) Il flusso fisico dei beni Il secondo livello di analisi fa riferimento ai flussi fisici dei beni. Quando si guarda il fenomeno sotto questo punto di vista ci si interessa delle transazioni fisiche dei beni. Le transazioni fisiche dipendono dall organizzazione logistica. Solo in casi limitati i beni si muovono direttamente dal punto di produzione al punto di consumo. In generale lungo il tragitto tra punto di produzione e punto di consumo la merce sosta in uno o più handling point, ad esempio punti di interscambio modale, semplici ribalte (sono edifici stretti e lunghi dotati di molte porte di carico e scarico dove la merce viene smistata e caricata su altri mezzi stradali nel giro di poche ore) e magazzini (dove la merce viene stoccata e smistata). La merce può essere consegnata al punto vendita e poi trasportata dal consumatore finale oppure consegnata direttamente al consumatore finale a cura del venditore. Si riporta di seguito il modello operativo di un distributore che usa un unico magazzino centrale (Boscacci e Maggi, 2004). I prodotti sono ricevuti via strada da fabbriche o da porti o aeroporti. I prodotti sono stoccati nel magazzino centrale dove se necessario si eseguono altre operazioni qual il controllo, il kitting, il reimballo. Qui le strade si dividono. Per le consegne locali il magazzino carica direttamente la merce sui mezzi che eseguono i giri di consegna. Per la consegna nelle zone lontane il magazzino le invia per carico completo a delle ribalte periferiche o transit point che provvedono poi ad effettuare lo smistamento per giro di consegna, caricare i mezzi e fare i giri nella zona di propria competenza. I grandi lotti sono destinati ad ipermercati o ai CEDI (centri di distribuzione, cioè impianti di un gruppo di supermercati che ricevono la merce, la stoccano se necessario e alimentano a carichi completi i singoli supermercati). Per i grandi lotti in partenza dal magazzino o si effettua la consegna diretta oppure si fa un trasporto multidrop (2-3 consegne nella stessa zona). I flussi fisici sono caratteristici di ciascuna filiera, che si contraddistingue solitamente in base alla categoria merceologica, e possono essere caratterizzati nel modo seguente (Mazzulla, 2004). 1. Variabili della logistica, che caratterizzano l organizzazione dell intero servizio di 26

30 distribuzione e trasporto della filiera. Nodi della filiera: sono i punti di partenza (produttori, fornitori, magazzini di grossisti) ed arrivo (negozi al dettaglio, consumatori finali) delle merci. Regia logistica: modalità di rilascio della merce cioè chi manda merci a chi e chi decide come e quando farlo; talvolta occorre distinguere tra chi dirige il trasporto (come) e chi invece dirige i flussi (quando). 2. Variabili del vettore, che caratterizzano l esecuzione tecnica del trasporto. Tipologia vettori: vettori utilizzati per il trasporto (corrieri, trasporto specializzato, ecc.); in questa voce rientra anche l eventuale scelta del conto proprio. Veicoli impiegati nel trasporto: dimensioni e caratteristiche tecniche (ad esempio refrigerazione, coibentazione) dei veicoli utilizzati per il trasporto. Altro: altre caratteristiche del trasporto quali ad esempio necessità di rispettare norme igieniche, necessità di formazione del personale. 3. Variabili della consegna, che indicano le modalità con cui avvengono le consegne. Periodo del giorno in cui solitamente viene effettuata la consegna. Frequenza di consegna. Unità di carico o tipo di imballaggio: forma in cui solitamente raggruppata e caricata la merce sui veicoli (pallet, roll, cassetta ecc.). Esigenza di contatto con il cliente: necessità di avere un contatto con il cliente durante l esecuzione del servizio di trasporto e tipicamente nel momento della consegna; ciò può avvenire per diversi motivi quali tentata vendita, riscossione di pagamenti, assistenza e montaggio della merce consegnata. A titolo esemplificativo si riportano in Tabella 1-10 le principali caratteristiche di alcune macrofiliere rilevate nell area urbana di Cosenza nel corso del progetto Merope del programma europeo Interreg (Mazzulla, 2004) Altri motivi I veicoli merci si muovono in città anche per altri motivi in aggiunta al trasferimento dal produttore al consumatore dei beni venduti. Possiamo identificare 4 categorie di altri motivi: (i) i beni in uso che si muovono tra residenze e tra attività senza un contratto di vendita, (ii) la logistica di ritorno cioè il flusso inverso dal consumatore o dal rivenditore alla produzione, (iii) la raccolta dei rifiuti, (iv) i veicoli che effettuano servizi Beni in uso in movimento al di fuori della vendita La categoria dei beni in uso che si muovono tra residenze e tra attività senza 27

31 un contratto di vendita comprende parte dei flussi del settore dei corrieri e dei postali, il trasporto di attrezzature, i traslochi. Parte dei flussi movimentati dagli operatori del settore dei corrieri e dei postali è relativa allo spostamento di buste e piccoli colli scambiati, senza un contratto di vendita, tra residenze o tra attività. Il ciclo tradizionale di un corriere avviene con le seguenti modalità (Boscacci e Maggi, 2004). I mezzi caricano le partite in ribalta ed eseguono il ciclo di consegna che termina tra le 12 e le 13. Nel pomeriggio gli stessi mezzi eseguono i giri di prese fermandosi in tutti i punti dove devono prelevare merce. Al termine il mezzo torna in filiale dove la merce è scaricata e smistata in funzione della destinazione. Quella per la consegna locale, cioè coperta dalla stessa filiale viene accantonata, mentre il resto è trasportato su autotreni alle filiali di destino. Segue un nuovo smistamento per le partite accantonate perché con destinazione locale e per quelle ricevute dalle altre filiali. Il ciclo del corriere espresso o courier è identico a quello del corriere tradizionale salvo che il collegamento tra le filiali avviene in prevalenza per via aerea. 28

32 Tabella 1-10 Caratteristiche di alcune macrofiliere rilevate nell area urbana di Cosenza Filiera Alimentari freschi Prodotti secchi (grocery) Collettame Retail non food Tipologie merceologiche Alimentari conservati, bevande, tabacchi Articoli di cancelleria, carta e cartone, giocattoli, prodotti in gomma e plastica Elettrodomestici e telefoni, computer, articoli fotografici e ottici, componenti elettrici Detergenti, detersive, prodotti per l igiene Tessuti, filati, abbigliamento, pelletteria, articoli sportivi Legname e mobili, accessori per la casa, prodotti in vetro e ceramica, arredamenti Orologeria, oreficeria, bigiotteria, profumeria, argenteria, cristalli Provenienza della merce Quasi sempre dal produttore (72%) Centri di distribuzione indipendenti predominante (65%) Produttore origine più frequente (62%) Dal produttore 60%, dai centri di distribuzione (indipendenti e collegati) 30% Tipologia vezione Conto proprio predominante (96%), di cui a carico del fornitore per il 71% e carico dell unità locale per l 25% Conto proprio a carico del fornitore il più utilizzato (59%) Il corriere è il più utilizzato (77%) Il corriere è il più utilizzato (81%) Veicoli impiegati Furgone il più utilizzato (86%) Autocarri e furgoni i più utilizzati Furgone il più utilizzato (52%) Furgone il più utilizzato (58%) Frequenza Giornaliera Settimanale Settimanale o superiore Variabile, settimanale e meno di una volta a settimana le più frequenti Tipo imballaggio Cassette e merce sfusa Il collo singolo è l imballaggio più diffuso (78%) Il collo singolo è l imballaggio più diffuso (71%) Il collo singolo è l imballaggio più diffuso (89%) Fonte: Mazzulla,

33 Tra i veicoli che effettuano trasporto di attrezzature possono essere compresi: assistenze (ad es. per elettrodomestici), manutenzioni (ad es. edilizia, idraulici, elettricisti), autobetoniere, lavanderie per alberghi, set cinematografici, beni esposti in fiere Logistica di ritorno La categoria della logistica di ritorno (reverse logistics) comprende i flussi di beni che percorrono il cammino inverso cioè partono dal consumatore o dal rivenditore e rientrano nel ciclo di produzione. Si tratta degli invenduti, dei beni difettosi che sono sostituiti e dei beni che hanno esaurito il loro ciclo di vita e sono eliminati o sostituiti, della raccolta di imballaggi Raccolta rifiuti La categoria della raccolta rifiuti 3 comprende oltre alla regolare raccolta dai cassonetti il trasporto a discarica occasionale e il trasporto a discarica dei materiali provenienti dai cantieri Veicoli di servizio Nella categoria dei veicoli che effettuano servizi figurano i veicoli per la pulizia delle strade e dei cassonetti, i veicoli di soccorso (ad esempio vigili del fuoco e soccorso stradale), i veicoli per la rimozione automezzi Caratteri quantitativi del fenomeno L indagine condotta dal CTL (CTL, 2008) sul trasporto delle merci nella zona a traffico limitato (ZTL) del centro di Roma ha evidenziato alcuni caratteri del fenomeno del trasporto merci nel centro città. Se ne riportano, per il valore esemplificativo, alcuni risultati relativi ad un campione estratto tra i titolari dei permessi di accesso. Il centro città è in prevalenza attrattore di merci in quanto l 86% delle tonnellate movimentate è in arrivo. Le categorie merceologiche più significative in arrivo nella zona, in termini di tonnellate trasportate, sono in Tabella La raccolta rifiuti è generalmente considerata parte della logistica di ritorno quando i materiali sono destinati al riciclaggio 30

34 Dall analisi del tipo di origine e del tipo di destinazione della merce si è rilevato che il 29% è destinato ad esercizi pubblici (bar, ristoranti, etc.), il 38% ai consumatori finali (famiglie, uffici) e a società di servizi, il 17% ad esercizi di vendita al dettaglio, il rimanente 16% è diretto verso altre destinazioni. Relativamente alla tipologia di origine, il 46% della merce proviene da un magazzino o deposito o da una unità produttiva, il 21% da un centro all ingrosso o deposito, il rimanente 33% da altri tipi di mittenti. Tabella 1-11 Distribuzione per tipologia di merce delle tonnellate in arrivo nella ZTL di Roma Legnami e mobili, accessori per la casa, arredamenti 17% Prodotti alimentari freschi 15% Prodotti alimentari conservati 11% Bevande 11% Articoli da cancelleria, carta e cartone, giocattoli, plastica 11% Tessuti, filati, abbigliamento, pelletteria, articoli sportivi 7% Materiali da costruzione e per l edilizia in genere 4% Servizi di lavanderia 3% Fonte: CTL (2008) Le criticità In questa sezione ci proponiamo di illustrare le ragioni che giustificano l interesse per il traffico dei veicoli merci da parte delle amministrazioni che hanno compiti di governo della città. Il traffico merci contribuisce alla congestione soprattutto nelle ore di punta. Questo aspetto è di particolare rilevanza ogniqualvolta le condizioni locali costringono i veicoli merci a sostare per le operazioni di carico e scarico al di fuori degli spazi legali. I veicoli possono sostare agli incroci o in doppia fila, in entrambi i casi provocando una riduzione di capacità della strada. Il problema è aggravato nel caso di veicoli di grandi dimensioni. Se si guarda al fenomeno dalla prospettiva opposta, i veicoli merci subiscono gli impatti provocati dagli altri veicoli che causano loro ritardi e sottraggono loro spazi per la sosta. L indagine effettuata sulla ZTL a Roma (CTL, 2008) evidenzia un utilizzo molto modesto degli spazi di sosta riservati. Tra le ragioni addotte il non rispetto di tali spazi da parte di altre categorie di veicoli (il 54% delle risposte fornite dai trasportatori intervistati), e la non capillare distribuzione (30% delle risposte) che rende necessario uno spostamento a piedi tra spazio di sosta e luogo di presa o consegna. Spesso le amministrazioni rivolgono particolare attenzione alle aree centrali. Quando vi è una elevata concentrazione di esercizi commerciali c è interesse ad evitare l interferenza delle operazioni di carico e scarico con i flussi pedonali nelle ore di 31

35 apertura degli esercizi. Problemi analoghi si verificano nei centri storici dove c è una elevata concentrazione di turisti. In questo caso si ha anche il problema di proteggere dal traffico aree di particolare pregio. Quando la finalità è quella di ridurre il livello di traffico nell area (per ridurre la congestione dovuta a spazi ridotti, o per proteggere il patrimonio storico-artistico, o solo per migliorare la vivibilità in termini di inquinamento acustico e atmosferico) si tende ad impedire il traffico di attraversamento, cioè quello avente origine e destinazione entrambe esterne all area. La quota di veicoli merci sul totale è generalmente non elevata. L indagine condotta a Roma (CTL, 2008) indica per i veicoli che attraversano il cordone intorno alla ZTL tra le 7,00 e le 21,00, una quota di veicoli merci pari al 7,9%. I restanti sono suddivisi tra autovetture (80,5%), taxi (7,2%), autobus pubblici e servizio di raccolta rifiuti (3,7%), autobus turistici (0,7%). I veicoli merci contribuiscono però significativamente all inquinamento in quanto sono in prevalenza diesel, e quindi fonte, in particolare, di emissione di polveri sottili, ritenute causa di diversi effetti negativi sulla salute delle persone. I veicoli adibiti al trasporto di merci possono effettuare l attività in conto proprio o in conto terzi. Il conto proprio comprende il conto proprio destinatario (autoapprovvigionamento) e il conto proprio mittente (quando l azienda distribuisce con i propri mezzi). L indagine sulla ZTL a Roma (CTL, 2008) ha evidenziato che il 79% degli esercizi commerciali e degli artigiani localizzati nell area utilizza il conto terzi. Il trasporto in conto terzi presenta caratteristiche che lo rendono preferibile a quello in conto proprio. Il trasporto in conto terzi è caratterizzato da una più elevata produttività, come dimostra il dato rilevato da Confetra (2008) sul coefficiente di riempimento che risulta mediamente più elevato di quello del conto proprio. Inoltre i veicoli in conto proprio degli esercizi localizzati in aree centrali o comunque in aree dove lo spazio è una risorsa limitata costituiscono un problema in quanto tendono a occupare spazi di sosta per lungo tempo. Le operazioni di approvvigionamento degli esercizi commerciali sono caratterizzate da una duplice criticità. Una è quella legata alla concentrazione degli orari in cui avviene la consegna delle merci ai negozi, orari dettati dalle preferenze dei destinatari che determinano le condizioni di consegna rispetto alle quali i trasportatori non hanno capacità contrattuale. Tipicamente tendono ad essere preferiti gli orari di apertura degli esercizi e le ore di minore afflusso di clienti. L indagine sulla ZTL di Roma (CTL, 2008) indica una concentrazione nelle prime ore della mattina, tra le 9,00 e le 11,00. La seconda criticità è legata alla frequenza delle consegne. Uno stesso esercizio può ricevere merce più di una volta al giorno. L indagine sulla ZTL di Roma (CTL, 2008) indica che nel 55% dei casi la frequenza di consegna è di una o più volte al giorno. Questo dato può essere interpretato come un indice di bassa efficienza del fenomeno della distribuzione, quando lo si osservi dal punto di vista dei costi per la collettività, in quanto è associabile a più elevate percorrenze a parità di merce trasportata. 32

36 2 Gli interventi per il trasporto passeggeri In questo capitolo vengono riportate una serie di indicazioni e raccomandazioni, sulla base di quanto emerso dalle diverse analisi condotte sul trasporto passeggeri. In alcuni casi (paragrafi 2.1 e 2.6) si è fatto riferimento all intero campione di città esaminate, mentre in altri (paragrafi ) ci si è riferiti ai singoli cluster individuati nel capitolo precedente. Con riferimento all intero campione è stata condotta una analisi di correlazione generale (paragrafo 2.1) ed un analisi relativa all uso delle misure di priorità al trasporto pubblico (in questo caso, tuttavia, la composizione del campione è stata diversa rispetto a quella delle altre analisi) L analisi all interno dei cluster è stata condotta in tre step: Analisi delle correlazioni più significative Analisi di regressione Indicazioni di intervento sulla base dei benchmark Per quanto riguarda le correlazioni, a differenza di quanto riportato nel paragrafo 2.1, in questo caso l analisi è stata condotta sul campione di città appartenenti al singolo cluster. Allo stesso modo sono state condotte analisi di regressione lineare. Infine, con riferimento alla variabile di sostenibilità Uso del trasporto pubblico, in termini di utenza annuale, le città dei singoli cluster sono state ordinate e sono stati analizzati i comportamenti delle città virtuose, cercando di evidenziare situazioni di good practice. L ordinamento delle città all interno dei cluster è stato fatto solamente con riferimento all uso del trasporto pubblico, in quanto le altre due principali variabili di sostenibilità disponibili, incidentalità e livello di inquinanti, non sembravano garantire una livello di affidabilità e precisione tale da poter essere usate per un ordinamento delle singole città (vedi paragrafo 1.1). Un metodo di analisi leggermente diverso, pur sempre nell ambito dello schema su descritto, è stato adottato per le città del IV Cluster (città grandi). In questo caso, infatti, il campione di città italiane era numericamente esiguo per poter condurre analisi statistiche al suo interno. Al tempo stesso, si è potuto disporre dei dati del Database europeo MCD, che hanno consentito di confrontare il comportamento delle città italiane con quello di un campione significativo di città europee. Considerazioni di sintesi e valutazioni sono, infine, riportate nel paragrafo

37 2.1 Relazioni generali fra variabili di sostenibilità e variabili di intervento Sul totale delle variabili relative al campione di città esaminate è stata svolta una analisi di correlazione in due step con lo scopo di: Ridurre il numero di variabili utilizzate (inizialmente oltre 200), cercando di selezionare delle variabili rappresentative di una certa classe. Evidenziare dei legami statistici fra variabili di sostenibilità e variabili di progetto. Relativamente al primo obiettivo,è stata fatta una scrematura di quelle che sono sia ridondanti, perché maggiormente correlate con altre della stessa classe, sia meno significative perché poco correlate con le variabili di sostenibilità. L analisi di correlazione è stata eseguita sui dati relativi all intero campione (50 città) ed ha consentito di evidenziare le maggiori correlazioni esistenti (coefficiente di correlazione 4 R> ) tra variabili della stessa classe e tra queste e le variabili di sostenibilità. 0,75 Si sono così ottenute 53 variabili (vedi Relazione Intermedia per la lista completa): 17 variabili di stato; 13 variabili di sostenibilità; 23 variabili di progetto. Nel secondo step sono stati considerati tutti i risultati significativi emersi dall analisi di correlazione delle 53 variabili effettuata su 47 delle 50 città dell intero campione, avendo escluso le città di Giugliano in Campania, Aosta e Venezia, la prima per mancanza di dati, le rimanenti in quanto rappresentano due casi particolari e periferici rispetto alle altre città, che invalidano le relazioni cercate tra le diverse variabili. In particolare Aosta presenta un tasso di motorizzazione molto elevato anche rispetto a città di dimensioni superiori, mentre Venezia ha un elevata mobilità pubblica e pedonale, ma non può essere presa come riferimento dalle altre città in quanto presenta una conformazione geografica unica. I risultati ottenuti dall analisi di correlazione, a livello di intero campione, confermano che la sostenibilità ambientale (livello di inquinanti) tende a migliorare nelle città che hanno una maggiore domanda di trasporto pubblico, in termini sia di utenza annuale sia di ripartizione modale intracomunale. 4 Il coefficiente di correlazione di Bravais-Pearson tra due variabili aleatorie o statistiche è definito come la loro covarianza, ovverosia l indice che misura la "contemporaneità" della variazione (in termini lineari) di due variabili, divisa per il prodotto delle deviazioni standard delle due variabili; esso assume valori appartenenti all intervallo [-1;1], se il coefficiente è maggiore di zero le variabili si dicono direttamente correlate; se è uguale a zero le variabili si dicono indipendenti; se è minore di zero le variabili si dicono inversamente correlate. 34

38 Quindi, adottando la Domanda di trasporto pubblico [N utenti-anno/ N ab.] come grandezza surrogata della sostenibilità, in particolare di quella ambientale, risulta che essa è correlata alle seguenti variabili di intervento: Intensità del servizio di trasporto pubblico [vetture-km-anno/ km rete di sup] (coefficiente di correlazione pari a 0,70), Stalli regolamentati su strada e Stalli nei parcheggi di interscambio [(N stalli / N ab. ) 1000] (coefficiente di correlazione pari a 0,60), Densità di aree pedonali [(m 2 / 100 ab. )] (coefficiente di correlazione pari a 0,74), Tariffa media nei parcheggi in sede propria (coefficiente di correlazione pari a 0,64). Con coefficiente di correlazione più basso (0,57), la domanda di trasporto publico, in termini di quota modale, è correlata positivamente con la Densità di corsie preferenziali. Inoltre, l Estensione delle piste ciclabili [(km piste cicl./ kmq tot) 100] è correlata alla mobilità ciclabile (coefficiente di correlazione pari a 0,60), ad indicare che una politica di incremento dell offerta di infrastrutture per la ciclabilità porta ad un incemento dell uso della bicicletta. Diversamente, per l incidentalità non è emersa alcuna correlazione significativa. Su questo possono aver influito sia il basso livello di affidabilità dei dati di incidentalità, sia la complessità del fenomeno, che risente di una numerosa serie di fattori, spesso legati alle caratteristiche locali della singola infrastruttura e quindi difficilmente relazionabili con analisi statistiche aggregate ad altre variabili trasportistiche. Altre indicazioni interessanti emerse dall analisi di correlazione riguardano, ad esempio, la correlazione fra il tasso di autovetture e la ripartizione modale. Come intuibile, la correlazione positiva fra tasso di autovetture e quota modale dell automobile è forte, così come, di conseguenza, la correlazione negativa fra tasso di autovetture e quota modale del TP. Ancora più forte (coefficiente di correlazione pari a 0,84) la correlazione fra tasso di motocicli e relativa quota modale. In Tabella 2-1 è riportata una sintesi delle correazioni più sigificative emerse. 35

39 Tabella 2-1 Sintesi delle correlazioni più significative. Variabile di sostenibilità Segno della correlazione Seconda variabile Livello inquinanti Negativo Utenza del trasporto pubblico Utenza del trasporto pubblico Positivo Intensità del servizio di trasporto pubblico Utenza del trasporto pubblico Positivo Stalli regolamentati su strada Utenza del trasporto pubblico Positivo Stalli nei parchegi di interscambio Utenza del trasporto pubblico Positivo Densità di aree pedonali Utenza del trasporto pubblico Positivo Tariffa media nei parcheggi in sede propria Quota modale del trasporto pubblico Negativo Tasso di automobili Quota modale della bicicletta Positivo Estensione delle piste ciclabili 2.2 Le città piccole a bassa densità Analisi di correlazione È stata effettuata l analisi di correlazione delle 53 variabili per le città del I cluster, cercando un legame tra le variabili di intervento e quelle di sostenibilità. Sono state considerate solamente le correlazioni significative, ovvero quelle con coefficiente di correlazione 0, 7. I risultati ottenuti nell analisi di correlazione nel I cluster mostrano che: Gli inquinanti e l incidentalità non hanno correlazioni significative. La Domanda di trasporto pubblico [N utenti-anno/ N ab.] risulta essere direttamente correlata con la Produzione del servizio [vetture-km - anno/ N ab.] (coefficiente di correlazione pari a 0,70). Un aumento dell Estensione delle piste ciclabili implica un aumento della mobilità ciclabile e su motociclo, ed una diminuzione della mobilità privata intracomunale. Dunque, tali correlazioni ricalcano quanto visto a livello dell intero campione, con alcuni risultati, relativamente alla estensione delle piste ciclabili, difficilmente spiegabili Analisi di regressione Dall analisi di correlazione effettuata nell ambito dei diversi cluster sono emerse alcune 36

40 correlazioni tra le variabili di intervento e quelle di sostenibilità, tra le quali ricordiamo aver incluso anche la ripartizione modale degli spostamenti, oltre alla domanda di trasporto pubblico ed al tasso di incidentalità. La rappresentazione grafica della variazione di una variabile rispetto all altra (scattergram) si presta ad un immediata individuazione di eventuali comportamenti anomali (outlayers) di alcune città. Il calcolo dell equazione di regressione lineare e del relativo coefficiente di determinazione 5 R 2, su tali dati consente di valutare i risultati emersi dalla precedente analisi di correlazione in maniera critica, dal momento che si avvale dell ausilio della visualizzazione grafica. I risultati ottenuti dall analisi di regressione sono gli stessi a cui ha portato la precedente analisi di correlazione con l esclusione di alcuni legami tra le variabili che in questa fase sono risultati essere poco significativi, a causa della ridotta numerosità del campione o per la presenza di outlayer. Nel I cluster è emerso che ad un aumento della Produzione del servizio di trasporto pubblico corrisponde un incremento della Domanda sullo stesso modo. Figura 2-1 Produzione servizio trasporto pubblico[vetture-km - anno/ N ab.] - Domanda trasporto pubblico [N utenti/ N ab. - anno] con rispettiva retta di regressione e coefficiente di determinazione. Si è riscontrato, inoltre, che un aumento dell Estensione delle piste ciclabili implica un aumento della mobilità ciclabile. 5 Il coefficiente di determinazione confronta i valori della variabile dipendente previsti con quelli osservati, ed assume un valore compreso tra 0 e 1 (1 = correlazione perfetta). 37

41 Figura 2-2 Estensione piste ciclabili [(km piste cicl./ kmq tot) 100] Quota degli spostamenti intracomunali in bicicletta [N spost. intracomunali in bici / N tot spost. intrac. (%)] con rispettiva retta di regressione e coefficiente di determinazione Analisi di benchmark L analisi di benchmark all interno dei diversi cluster è stata condotta con riferimento all uso del trasporto pubblico. Le città sono state ordinate sulla base di un indice, calcolato come il valore assunto dalla variabile per ogni città diviso per il valore massimo che tale variabile ha nel cluster. Tra le città del I cluster le migliori in termini di trasporto pubblico sono Trento e Parma, mentre quelle con i più basi valori sono Siracusa, Latina e Potenza. Da notare che la città con il più alto valore di uso del trasporto pubblico sarebbe stata in realtà Venezia, ma non è stata inclusa nell analisi per le sue caratteristiche di peculiarità che la rendono non confrontabile con le altre città. Questo spiega anche perchè nella tabella il valore più alto (Trento) è pari a 0,26 invece che a 1. 38

42 Tabella 2-2 Classifica del I cluster in funzione della domanda di trasporto pubblico. I cluster città piccole - bassa densità Trento 0.26 Parma 0.24 Ancona 0.19 Reggio Emilia 0.15 Rimini 0.14 Piacenza 0.13 Taranto 0.12 Perugia 0.12 Novara 0.11 L'Aquila 0.10 Ferrara 0.10 Sassari 0.09 Foggia 0.09 Forlì 0.07 Catanzaro 0.07 Modena 0.06 Terni 0.06 Reggio Calabria 0.06 Ravenna 0.06 Campobasso 0.05 Siracusa 0.03 Latina 0.03 Potenza 0.03 Domanda di trasporto pubblico Nella Figura 2-3 e Figura 2-4 sono stati messi a confronto i valori medi di cluster ed i valori benchmark, relativamente ad alcune significative variabili di progetto. In ciascun caso è stato assunto come valore benchmark il migliore fra quelli presentati dalle città benchmark (in questo caso Trento e Parma). È utile precisare che si assunto per migliore il valore più alto per tutte le variabili presentate nelle figure, con eccezione della variabile Totale parcheggi su strada per la quale si è assunto come migliore il valore più basso. 39

43 Figura 2-3 Confronto fra valori medi di cluster e valori di benchmark per alcune variabili di progetto (Cluster I) Figura 2-4 Confronto fra valori medi di cluster e valori di benchmark per alcune variabili di progetto (Cluster I) Analizzando il comportamento delle due città separatamente si ha: Trento: bassa densità (-69% rispetto alla media) ed elevata offerta TP (+59%), elevata densità corsie riservate TP (+72%), elevato costo permesso di sosta residenti (+159%), bassa densità ZTL (-55%) e aree pedonali (-59%) Parma: bassa densità (-36%) ed elevata offerta TP (+47%), elevata densità corsie 40

44 riservate TP (+95%), elevata offerta posti auto a pagamento (+240%), elevata densità aree pedonali (+132%) Dall analisi congiunta dei dati, le indicazioni che emergono, in maniera sintetica, per questa categoria di città sono: Il servizio di trasporto pubblico privilegia la frequenza, a scapito della densità della rete, sempre minore del valore medio, e le corsie preferenziali, con una densità sempre molto maggiore del valore medio L offerta di stalli di sosta non sembra discriminante, Trento ha un offerta minore del valore medio, Parma ha invece un offerta molto maggiore. E importante l estensione della tariffazione della sosta che nei due casi è molto maggiore del valore medio. 2.3 Le città piccole ad alta densità Analisi di correlazione I risultati ottenuti dall analisi del II cluster hanno mostrato diverse correlazioni, ma tuttavia, alcuni dei legami osservati tra le variabili non sono affidabili o per la scarsa numerosità dei dati o per la presenza di anomalie (outlayer) che non rende attendibile la correlazione riscontrata. Di seguito è riportato un riepilogo delle correlazioni risultate essere rilevanti: Aumentando gli Stalli nei parcheggi di interscambio cresce la Domanda di trasporto pubblico. Un incremento della Tariffa della sosta sulle strisce blu implica una diminuzione del Tasso di incidentalità, una diminuzione della Quota di spostamenti intracomunali in auto privata (coefficiente di correlazione pari a 0,80) ed un aumento della Quota di spostamenti intracomunali in bicicletta (coefficiente di correlazione pari a 1). Un aumento della Produzione del servizio di trasporto pubblico implica una diminuzione sia della Quota di spostamenti intracomunali in motocicletta, ciclomotore, scooter (coefficiente di correlazione pari a - 0,80) che del Tasso di motocicli (coefficiente di correlazione pari a 0,70). Una riduzione del numero di Stalli a pagamento in zona centrale porta ad una diminuzione della Quota di attrazioni in auto privata (coefficiente di correlazione pari a 0,70), oltre che ad un aumento della Quota di attrazioni con il trasporto pubblico (coefficiente di correlazione pari a -0,70). Infine, un incremento dell Estensione delle piste ciclabili causa una crescita della mobilità ciclabile (coefficiente di correlazione pari a 0,80). 41

45 2.3.2 Analisi di regressione Sono nel seguito riportati alcuni grafici che visualizzano i risultati già emersi dall analisi di correlazione. Con riferimento alla Figura 2-5 si vede come aumentando gli Stalli nei parcheggi di interscambio cresce la Domanda di trasporto pubblico. Figura 2-5 Stalli nei parcheggi di interscambio [(N stalli / N ab.) 1000] - Domanda di trasporto pubblico [N utenti-anno/ N ab.] con rispettiva retta di regressione e coefficiente di determinazione. In Figura 2-6 si vede come una riduzione degli Stalli a pagamento in zona centrale porta ad una diminuzione della Quota di attrazioni in auto privata, oltre che ad un aumento della Quota di attrazioni con il trasporto pubblico. Questo può essere dovuto al fatto che, aumentando gli stalli a pagamento, come esposto in precedenza, caratterizzati da una maggiore rotazione degli stessi, aumenta la probabilità di trovare parcheggio; si ottiene così un aumento della mobilità privata. 42

46 Figura 2-6 Stalli a pagamento in zona centrale [(N stalli / N ab.) 1000] - Quota degli spostamenti intracomunali in auto privata [N spost. intracomunali in auto / N tot spost. intrac. (%)] con rispettiva retta di regressione e coefficiente di determinazione Analisi di benchmark Tra le città del II cluster le migliori in termini di trasporto pubblico sono Cagliari e Verona mentre i valori più bassi si riscontrano per Prato e Messina. Tabella 2-3 Classifica del II cluster in funzione della domanda di trasporto pubblico. II cluster città piccole - alta densità Cagliari 1.00 Verona 0.46 Catania 0.43 Livorno 0.41 Bolzano 0.39 Vicenza 0.30 Prato 0.21 Messina 0.17 Domanda di trasporto pubblico Il confronto fra i valori medi di cluster ed i valori benchmark è riportato in Figura 2-7 e Figura 2-8. Bisogna tener conto che nel caso di Verona alcuni dati erano non disponibili. 43

47 Figura 2-7 Confronto fra valori medi di cluster e valori di benchmark per alcune variabili di progetto (Cluster II) Figura 2-8 Confronto fra valori medi di cluster e valori di benchmark per alcune variabili di progetto (Cluster II) Analizzando il comportamento delle città separatamente si è fatto riferimento anche alla città di Catania, per la non disponibilità di alcuni dati per Verona: Cagliari: bassa densità (-22%) ed elevata offerta TP (+102%), elevata densità corsie riservate TP (+38%), bassa offerta sosta su strada (-38%) ed elevata offerta in P&R (+153%) 44

48 Catania: bassa densità (-54%) TP, elevata densità corsie riservate TP (+74%), bassa offerta sosta su strada (-37%) e in P&R (-85%), bassa densità ZTL (-83%) e aree pedonali (-76%) Dall analisi congiunta dei dati, le indicazioni che emergono, in maniera sintetica, per questa categoria di città sono: Come nel I Cluster, il servizio di trasporto pubblico privilegia la frequenza con una produzione (vetture-km) sempre maggiore del valore medio, a scapito della densità della rete, sempre minore del valore medio, e le corsie preferenziali, con una densità sempre maggiore del valore medio. La politica sulla sosta è restrittiva, con offerta totale di stalli minore del valore medio, e con una estensione della tariffazione in Centro maggiore del valore medio. Il P&R non sembra discriminante: Cagliari ha un offerta molto maggiore del valore medio, Catania ha invece un offerta molto minore. 2.4 Le città medie Analisi di correlazione Anche nel III cluster alcuni dei legami tra variabili non sono molto affidabili o per la scarsa numerosità dei dati o per la presenza di anomalie (outlayer). In sintesi: un aumento dell offerta di trasporto pubblico, sia in termini di Produzione che di Intensità, implica un aumento della Domanda dello stesso modo (coefficiente di correlazione pari a 0,80). un incremento dell Estensione delle piste ciclabili porta ad un aumento della Quota di spostamenti intracomunali in bicicletta (coefficiente di correlazione pari a 0,70). un aumento della Quota di attrazioni in motociclo ed un aumento dell Estensione delle aree pedonali induce un aumento dell incidentalità (coefficiente di correlazione pari a 0,80) Analisi di regressione I risultati emersi dall analisi di correlazione vengono confermati e visualizzati dall analisi di regressione. 45

49 Figura 2-9 Produzione del servizio di trasporto pubblico [vetture-km-anno/ N ab.] - Domanda trasporto pubblico [N utenti-anno / N ab.] con rispettiva retta di regressione e coefficiente di determinazione. In Figura 2-9 e Figura 2-10 è visualizzata la relazione fra la domanda di trasporto pubblico e, rispettivamente, la produzione del servizio e l intensità del servizio. Figura 2-10 Intensità [vetture-km/ km rete superficie] - Domanda trasporto pubblico [N utentianno/ N ab.] con rispettiva retta di regressione e coefficiente di determinazione. In Figura 2-11 è visualizzata la relazione fra tasso di incidentalità e l uso delle due ruote motorizzate. 46

50 Figura 2-11 Quota di attrazioni in motociclo [N spost. intercomunali in moto/n tot. spost. interc. (%)] Tasso d incidentalità [(N incidenti/n ab.)1000] Analisi di benchmark Tra le città del III cluster le migliori in termini di trasporto pubblico sono Trieste, Genova e Bologna mentre i valori più basi si registrano per Pescara e Bari. Tabella 2-4 Classifica del III cluster in funzione della domanda di trasporto pubblico. III cluster- città medie Domanda di trasporto pubblico Trieste 1,00 Genova 0,72 Bologna 0,72 Bergamo 0,71 Firenze 0,67 Monza 0,52 Brescia 0,50 Padova 0,48 Palermo 0,33 Salerno 0,21 Pescara 0,20 Bari 0,16 Nelle figure seguenti è riportato il confronto fra i valori medi di cluster ed i valori delle città benchmark. 47

51 Figura 2-12 Confronto fra valori medi di cluster e valori di benchmark per alcune variabili di progetto (Cluster III) Figura 2-13 Confronto fra valori medi di cluster e valori di benchmark per alcune variabili di progetto (Cluster III) Analizzando il comportamento delle città benchmark si osserva: Trieste: bassa densità (-16%) ed elevata offerta TP (+32%), bassa offerta sosta su strada (- 71%) e in P&R (-25%), bassa densità ZTL (-88%) Genova: elevata densità TP (+114%), elevata densità corsie riservate TP (+153%), bassa 48

52 offerta sosta su strada (-67%) e in P&R (-61%), Bologna: bassa densità TP (-37%), elevata densità corsie riservate TP (+126%), offerta sosta su strada (+845), densità ZTL (+72%) Dall analisi congiunta dei dati, emergono le seguenti indicazioni: Come nel I Cluster, il servizio di trasporto pubblico a Trieste e Bologna privilegia la frequenza con una produzione (vetture-km) sempre maggiore del valore medio, a scapito della densità della rete, sempre minore del valore medio. Le corsie preferenziali di Genova e Bologna hanno una densità sempre molto maggiore del valore medio. Offerta di P&R minore del valore medio. Trieste e Genova compensano una offerta di stalli di sosta molto minore del valore medio con una estensione della tariffazione anch essa molto minore del valore medio. Bologna compensa la elevata offerta di stalli di sosta con una maggiore estensione della tariffazione. 2.5 Le città grandi Il campione di riferimento Per le città grandi si è fatto riferimento, come detto, al Database europeo MCD. Si è partiti da un analisi di correlazione condotta sulle 45 città europee 6 contenute nel database (vedi Relazione Intermedia). Successivamente, il campione di riferimento è stato ridotto, in maniera da escludere città differenti dalle città italiane del IV Cluster per caratteristiche (città dell Est europeo) o per dimensioni (città con popolazione minore di abitanti). Il campione rimanente è composto da 34 città, di cui 4 italiane (Roma, Milano, Torino e Bologna) e le restanti straniere. Nella Figura 2-14 vengono confrontate alcune caratteristiche medie del campione di città italiane e di quello di città straniere. 6 Amsterdam, Athens, Barcelona, Berlin, Bern, Bilbao, Bologna, Brussels, Budapest, Clermont Ferrand, Copenhagen, Dublin, Geneva, Ghent, Glasgow, Graz, Hamburg, Helsinki, Krakow, Lille, Lisbon, London, Lyons, Madrid, Manchester, Marseilles, Milan, Moscow, Munich, Nantes, Newcastle, Oslo, Paris, Prague, Rome, Rotterdam, Seville, Stockholm, Stuttgart, Tallinn, Turin, Valencia, Vienna, Warsaw, Zurich 49

53 Si vede che le città italiane sono mediamente più piccole del 21% rispetto alle straniere, ma con una densità mediamente superiore del 27%, fattore questo positivo dal punto di vista trasportistico. I due campioni non mostrano differenze significative dal punto di vista della dotazione di infrastrutture stradali. Figura 2-14 Confronto Italia/EU per alcune variabili di stato e trasportistiche (Cluster IV) Le differenze sono invece estremamente significative se si guarda al parco veicolare. Nelle città italiane ci sono mediamente il 50% di veicoli in più rispetto alle città straniere ed addirittura il 133% in più di motocicli. Questo dato è estremamente importante, in quanto si è visto nei paragrafi precedenti come il tasso veicolare sia significativamente correlato con l uso del veicolo privato. Inoltre sono sotto gli occhi di tutti le gravi problematiche di sosta nelle città medie e grandi legate proprio allo squilibrio fra disponibilità di stalli e numero di veicoli circolanti, che determinano conseguenze fortemente negative sulla qualità del servizio del sistema di trasporto urbano. Altresì importante è il discorso riguardante i motoveicoli, con le pesanti conseguenze sull incidentalità stradale. Dunque una prima indicazione che scaturisce dal confronto Italia/EU riguarda proprio la necessità di agire per la riduzione del tasso di motorizzazione. È chiaro che la modifica del tasso di motorizzazione è un obietivo difficilmente raggiungibile nel breve periodo, da perseguire con politiche di livello sia locale che nazionale, con bassi livelli di accettabilità, ma rappresenta senza dubbio un passo importante nella direzione del miglioramento della sostenibilità del trasporto urbano Il livello di sostenibilità 50

54 Le caratteristiche del Database MCD hanno consentito di confrontare le città italiane e straniere in relazione a diversi indicatori di sostenibilità. La disponibilità di diversi indicatori ha permesso di ricavare un indicatore composito di sostenibilità che tenga conto di diversi aspetti. Sono stati presi in considerazione i seguenti indicatori di sostenibilità: 1. Velocità media del trasporto privato 2. Velocità media del trasporto publico. 3. Coefficiente di esercizio del trasporto pubblico. 4. Quota modale della bicicletta. 5. Quota modale del trasporto publico. 6. Consumo energetico medio per abitante. 7. Morti in incidenti stradali per milione di abitanti. Le città sono state ordinate rispetto a ciascuno di questi indicatori ed è stato attribuito, per ciascun indicatore, un punteggio pari all ordine nella graduatoria. L indicatore composito è stato ricavato come semplice media dei singoli indicatori. Vanno specificate due cose: Le città sono state sempre ordinate in senso di crescente sostenibilità. In altre parole, per ciascun indicatore, il punteggio 1 è stato assegnato alla città migliore, 2 alla seconda, e così via. I singoli indicatori non sono stati pesati, ovvero non è stato stabilito un criterio di importanza reciproca. Nella realtà potrebbe essere opportuno stabilire i diversi livelli di importanza, ma ai fini dello studio si è ritenuto sufficiente operare una media semplice. I risultati delle valutazioni sono riportati in Tabella 2-5, in cui si vede che il valore più basso (e quindi il valore migliore) dell indicatore composito di sostenibilità spetta ad Helsinki, seguita da Berlino, Copenaghen, Monaco, Oslo, Newcastle e Vienna. 51

55 Tabella 2-5 Ordinamento delle città in base allasostenibilità N. Città Indice composito Popolazione Densità(ab/ha) Car/1000 ab 1 Helsinki 7, Berlin 9, Copenhagen 10, Munich 11, Oslo 11, Newcastle 12, Vienna 13, Queste prime sette città sono state assunte come benchmark per le città italiane di grandi dimensioni. In Figura 2-15 e Figura 2-16 i valori medi delle città italiane riguardo alle variabili di sostenibilità sono stati confrontati sia con i valori medi europei che con i valori di benchmark. Cominciando con la velocità del privato e del pubblico, si vede che le città italiane sono mediamente più lente rispettivamente del 23% e del 27% rispetto alle città europee. La differenza sale a circa il 50% se si fa riferimento alla città benchmark (Copenaghen). Figura 2-15 Confronto Italia/EU per alcune variabili di sostenibilità (Cluster IV) Analogamente in termini di coefficiente d esercizio del TP, le città italiane mostrano 52

56 valori inferiori di oltre il 50% rispetto ai valori europei. In termini di quota modale del TP, al contrario, le città italiane mostrano valori migliori, sia pur di poco (+4%), rispetto alla media europea, anche se rispetto alla città enchmark, Vienna, il valore italiano è inferiore di circa il 50%. Figura 2-16 Confronto Italia/EU per alcune variabili di sostenibilità (Cluster IV) Anche in termini di consumi, il valore italiano è mediamente migliore (-18%) rispetto alla media europea, anche se rispetto a Vienna si riscontra un +27%. In termini di emissioni non ci sono grandi differenze rispetto alla media europea, ma le differenze sono molto significative rispetto a Vienna (+441%). Infine, il confronto in ermini di mortalità stradale è estremamente preoccupante per le città italiane: +118% in media, addirittura +430% rispetto a Berlino Analisi di benchmark Come per gli altri cluster, è stato fatto un confronto con le città benchmark anche riguardo alle variabili di progetto. I risultati sono rportati in Figura 2-17 e Figura Il confronto in termini di offerta di parcheggio su strada è stato fatto con riferimento all area centrale. Si vede come le politiche adottate neli altri Paesi europei siano molo più restrittive di quelle italiane. Rispetto a Copenaghen, l offerta di stalli nelle città italiane è maggiore del 115%. In termini di P&R, al contrario, le città italiane mostrano numeri più alti del 52% rispetto alle città europee. Sembra essere dunque una politica poco perseguita all estero. Anche le politiche di tariffazione sono molto più restrittive nelle città europee, rispetto alle città italiane: il parcheggio su strada costa nelle città italiane circa il 35% in meno rispetto alla media europea, con punte del 50% in meno rispetto al benchmark. 53

57 Figura 2-17 Confronto Italia/EU per alcune variabili di progetto (Cluster IV) In termini di parco taxi, le città europee mostrano valori più elevati rispetto alle città italiane, così come significativa è la differenza in termini di corsie preferenziali per il trasporto pubblico. Per quanto riguarda, infine, il trasporto pubblico, l offerta nelle città europee, in termini di servizio offerto, è sensibilmente maggiore rispetto alle città italiane. Nel caso di Helsinki oltre il doppio. Un dato interessante emerge dalla considerazione che il parco di veicoli di trasporto pubblico è mediamente uguale, in relazione agli abitanti, nelle città italiane ed europee. Ne consegue una produttività veicolare molto maggiore nelle città europee, dovuta anche alla più elevata velocità commerciale. L ultimo dato ci mostra che i risultati raggiunti dalle città europee analizzate sono anche la conseguenza di investimenti sul trasporto pubblico fortemente superiori a quelli delle città italiane. Nel caso della città benchmark (Berlino) si arriva a valori circa cinque volte superiori alla media delle città italiane. 54

58 Figura 2-18 Confronto Italia/EU per alcune variabili di progetto (Cluster IV) Da questi confronti emergono chiare indicazioni per le città italiane di grandi dimensioni in un percorso verso un miglioramento della sostenibilità del sistema di trasporto urbano: Politica restrittiva sulla sosta, con riduzione del numero di stalli disponibili nelle aree centrali. Politica retrittiva sulla sosta, con aumento della tariffazione della sosta su strada (l incremento delle tariffe nei parcheggi viene di conseguenza). Incremento del parco taxi. Incremento della priorità fisica al trasporto pubblico tramite cosie riservate. Incremento dell offerta di servizio di trasporto pubblico, con aumento della produttività dei veicoli e significativo aumento del livello di investimenti. A tutto ciò va accompagnata una politica di riduzione del tasso veicolare, mediante misure tariffarie e fiscali. In conclusione, occorre osservare che le suddette politiche, a fronte di una provata efficacia, sono normalmente accompagnate da un basso grado di accettabilità da parte di larga parte dell utenza finale ed, in alcuni casi, intermedia (es. reazione dei tassisti all aumento delle licenze), e dalla necessità di ingenti risorse finanziarie, per quanto riguarda gli investimenti sul trasporto pubblico. Sta probabilmente nella gradualità degli interventi e nel carattere integrato delle politiche la maniera migliore di metterle in pratica: il miglioramento del servizio di trasporto pubblico può aiutare a digerire le misure restrittive sul privato, così come i 55

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